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Transcripción

II Taller sobre
REGIONALIZACIÓN DE
PRECIPITACIONES MÁXIMAS
Organizan
Universidad Católica de Córdoba - Universidad Jesuita
Facultad de Ingeniería
Universidad Nacional de Córdoba
Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales
Instituto Superior de Estudios Ambientales
Instituto Nacional del Agua
Centro de la Región Semiárida
Universidad Tecnológica Nacional
Facultad Regional Concordia
Facultad Regional Córdoba
Auspiciantes
AARH
Asociación Argentina de Recursos
Hídricos
Subsecretaría de Recursos Hídricos
de la Nación
Subsecretaría de
Recursos Hídricos
de la Provincia de Córdoba
Córdoba (Argentina), marzo de 2009
TORMENTAS DE DISEÑO
II Taller sobre Regionalización de Precipitaciones Máximas
TORMENTAS DE DISEÑO CON DATOS ESCASOS – CASO DE BARILOCHE
Carlos PAOLI, Rosana HÄMMERLY, Ricardo GIACOSA, Pablo CACIK
Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Universidad Nacional del Litoral, Santa Fe, Argentina
Ante la necesidad de pasar a proyecto ejecutivo las obras de drenaje urbano propuestas en el Estudio del Plan
Director de la ciudad de Bariloche, se solicitó la revisión de los parámetros de diseño, dentro de ellos la
determinación de las tormentas de diseño, incorporando a la vez la información adicional generada
posteriormente a la formulación del Plan.
A tal efecto se efectuó una revisión del análisis de precipitaciones máximas diarias a través del contraste de
datos y el planteo de correlaciones entre las estaciones cercanas para intentar justificar mejor los valores a
trasladar de estaciones confiables como aeropuerto a valores representativos de ciudad, si es que ello era
necesario. También se efectuaron nuevamente los análisis de frecuencia de distintas estaciones y para
diferentes períodos.
A partir de la nueva información suministrada se mejoraron las estimaciones de las relaciones de cantidades
máximas para distintas duraciones en la estación DPA ubicada en el centro de la ciudad, intentando inclusive
el ajuste estadístico para recurrencias inferiores a 10 años.
En el caso de la estación aeropuerto ubicado fuera de la ciudad y sobre cuyos datos se elaboraron algunas
curvas I-D-T históricas, la serie de datos presenta grandes interrupciones en períodos intermedios, volviendo
modernamente a generar registros que también se incorporaron con la finalidad de efectuar una comparación
con la serie de la estación DPA.
Debe quedar claro que todas son aproximaciones con un grado de incertidumbre variable que se irán
acotando en la medida en que se disponga de mayor longitud de registros y se puedan ir ajustando
progresivamente las curvas I-D-T para la estación más representativa de la ciudad. A los efectos de adoptar
valores de diseño para el dimensionamiento de medidas de intervención (obras o medidas no estructurales),
son válidas las simplificaciones establecidas, mientras nos se disponga de mejor información.
De los análisis realizados queda claro que la mejor alternativa metodológica que finalmente se adoptó fue la
de conformar las tormentas de diseño a partir del Análisis de Frecuencia, maximización y trazado de las
curvas I-D-T de la serie 1999-2006 de la estación Bariloche-DPA, debido a que la serie moderna de años de
tormentas de Aeropuerto es más corta y las correlaciones analizadas no indican como recomendable la
transposición de valores al no asegurar una mayor confiabilidad.
La “tormenta de diseño”, también denominada “tormenta de proyecto” tiene como sus denominaciones lo
indican, una finalidad netamente ingenieril y su adopción tiene en cuenta el uso a realizar de la misma,
pudiendo por lo tanto diferir aun para un mismo sitio según los requerimientos y condiciones de aplicación.
Esto generalmente no es bien entendido y a veces se confunde la disposición de “la curva I-D-T”, que sí es
una característica establecida de las lluvias locales, con “la tormenta de diseño”, que debe construirse para
cada caso entre otras cosas a partir de la curva I-D-T. Cinco son las características principales que definen
una tormenta de diseño y que es necesario adoptar y combinar: Recurrencia de la tormenta de diseño;
Intervalo o paso de tiempo del hietograma (dt); Duración de la tormenta; Distribución de intensidades
Máximas y Distribución areal
Se analizó la distribución temporal de las tormentas máximas seleccionadas para la duración total de las
mismas, donde se observa que se presentan situaciones de lluvia que pueden abarcar largos períodos de
tiempo de 2, 3 o más días de duración, en algunos casos con lluvias débiles y persistentes. En otros casos se
van sucediendo eventos lluviosos de entre 2 a 8 horas con interrupciones y decaimientos importantes del
monto de lluvia entre evento y evento. Son muy pocas las situaciones en que se producen altas
concentraciones de lluvia para intervalos de tiempo inferiores a la hora. En función de realizar un análisis
más pormenorizado se estudió la distribución temporal relativa para duraciones de 2 y 6 horas. Para ello se
seleccionaron los núcleos de tormentas de 2 y 6 hs de duración, y se elaboraron los diagramas de Huff.
A partir de los resultados obtenidos se elaboraron tormentas de diseño para duraciones de 30, 60 y 120
minutos y se decidió adoptar una distribución centrada
2
ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE VALORES EXTREMOS DE PRECIPITACION EN EL
ÁREA METROPOLITANA BUENOS AIRES
Tito LASANTA, Blanca VITALE
Universidad Tecnológica Nacional –Facultad Regional Buenos Aires
Se presenta en el trabajo el estudio estadístico de valores extremos de precipitación en el Área Metropolitana
Buenos Aires (AMBA). El área bajo estudio está caracterizada por una fuerte antropización, donde la
transformación de medios naturales en áreas urbanizadas, produjo serias alteraciones ecológicas y
consecuencias económicas y sociales negativas, agravadas en los últimos años como consecuencia del
denominado cambio climático.
El planteamiento del problema se resume en la determinación de una distribución de lluvias adecuada. La
investigación enfatiza el estudio de datos de precipitación para la determinación de una distribución teórica
de probabilidades asociada a la ocurrencia de los eventos extremos, así como la determinación de
intensidades de valores extremos de lluvia para diferentes recurrencias, a partir de series de precipitaciones.
Se aplicaron distribuciones teóricas para series de lluvias representativas del área de estudio, convalidadas
mediante la aplicación de las pruebas de bondad de ajuste correspondientes.
Los datos procesados estadísticamente en el presente trabajo corresponden al intervalo de tiempo entre 1990
y 2004. Las estaciones consideradas proporcionan buena cobertura geográfica y las series seleccionadas, en
los períodos adoptados, presentan buena calidad de la información. No ha sido posible disponer de períodos
de una extensión mayor, que presenten simultáneamente buena calidad de información en las tres estaciones
consideradas; no obstante, se considera que los resultados del análisis estadístico realizado constituyen una
aproximación válida.
Se han considerado cuatro estaciones, seleccionándose las siguientes tres fuentes: Estación meteorológica
Estefanía, del Instituto Nacional del Agua (INA), con registros desde 1994 a 2003; Estación meteorológica
Villa Ortúzar, del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de la Fuerza Aérea Argentina, con registros
desde 1990 a 1999; y Estación meteorológica del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), en
Castelar, con registros desde 1990 a 2004.
Se agregó al estudio una serie de extremos de contaminaciones por cloruros obtenidos mediante registros
sistemáticos de grados de contaminación con cloruros (de hidrógeno, zinc, vinilo, mercurio, metileno y
férrico) medidas en el Río de la Plata, en la toma de agua para suministro de agua potable a la Ciudad de
Buenos Aires, medidos por la empresa Aguas Argentinas.
Se analizaron modelos de regresión vinculando los datos y se aplicaron herramientas estadísticas, que
permitieron probar el cumplimiento de las hipótesis básicas de homogeneidad de los datos. De cada estación
se consideraron series de intensidades de lluvias, medidas en milímetros por minuto, considerando
intervalos, de 5, 10, 15, 20, 30, 45 y 60 minutos, así como de 2, 3, 4, 6, 12, 24 y 48 horas, generándose, en
consecuencia, una cantidad mínima de 14 series de valores extremos por estación disponiendo así, de 42
series de extremos de lluvias.
Los valores extremos son, de acuerdo con Riccardi (2004), valores máximos o mínimos seleccionados de un
conjunto de datos, como por ejemplo valores máximos de cada período de registro histórico. En Leadbetter
et al (1982), se estudian las relaciones existentes entre los valores extremos y los procesos aleatorios que los
originan y se presenta la teoría clásica de valores extremos, en la que se especifican las formas posibles de
las distribuciones límites de máximos, que constituyan secuencias de variables aleatorias independientes.
Como indican los autores, Fisher y Tippett demostraron que las distribuciones de valores extremos,
seleccionadas de conjuntos de muestras de cualquier distribución de probabilidad, convergen en tres familias
de distribuciones estables llamadas distribuciones de valores extremos tipo I, II y III, conocidas como
distribuciones de Gumbel, Frechet y Weibull respectivamente.
Se ajustaron a las series de valores extremos de las frecuencias empíricas observadas, las distribuciones
teóricas de extremos expuestas en el párrafo anterior, estimando los parámetros de las distribuciones
mediante los momentos, calculados con los datos de las series de lluvias y de contaminantes. Se agregó al
análisis el ajuste mediante la distribución de Pareto, que es de aplicación frecuente en el estudio de datos
particulares. Como se trabajó en forma directa con series de extremos depuradas, se tomó como umbral, para
todas las distribuciones, el mínimo valor de cada serie.
3
Como conclusión puede decirse que como consecuencia del análisis de los resultados obtenidos, se observa
que la distribución de Gumbel es la más apropiada en el ajuste de series empíricas de valores extremos de
intensidades de precipitación. Se observó que tal conclusión es válida para las 14 series de diferentes valores
de intensidad de lluvia, que analizamos en cada una de las 3 estaciones meteorológicas consideradas. En
efecto, se comprobó que la distribución de Gumbel proporcionó un mejor ajuste, en las 42 series de lluvias
que analizamos. A la misma conclusión se arriba en el análisis del ajuste de distribuciones, sobre las series
de contaminantes.
BIBLIOGRAFÍA
LEADBETTER, M.; Extremes and Related Properties of Random Sequences and Proceses. New York. Springer Verlag.
1982
BRAS, Rafael; RODRÍGUEZ ITURBE, Ignacio. Random Functions. Addison Wesley. 1985.
VUJICA, Yevjevich. Probability and Statistics. Fort Collins. WRP. 1978
BOWKER, Albert. Estadística para Ingenieros. México. Prentice Hall.1984.
BENJAMÍN, Jack. Probabilidad y Estadística. Colombia. Mc. Graw Hill. 1999.
MILLER, Tyler. Introducción a la Ciencia Ambiental. Madrid. Thomson. 2002.
GREENPEACE. Convenio de Estocolmo sobre Contaminantes Orgánicos Persistentes. Documento Institucional.
Netherlands. Greenpeace. 2001.
RICCARDI, Gerardo. Hidrología en Medios Antropizados. Rosario. UNR. 2004.
4
TORMENTA DE PROYECTO PARA EL GRAN MENDOZA
Patricia LÓPEZ, Jorge MAZA
Instituto Nacional del Agua (INA)
En este estudio se utilizaron las Series de Máximos Anuales y para obtenerlas se procesaron los registros de
todos los sensores de precipitación de la red telemétrica operada por el CRA desde 1983.
Se consideró importante incorporar en este análisis, trece tormentas importantes observadas en la estación
Observatorio Parque Gral. San Martín del SMN (período 1946-1965) y la del 4 de enero de 1970 en la
estación Chacras de Coria (SMN) como parte del registro de los sensores 2100 y 2200, respectivamente.
La prueba de Mann-Whitney fue utilizada para probar si las observaciones provenientes de la estación
Observatorio y las del sensor 2100 podían ser consideradas como pertenecientes a la misma población. Para
todas las duraciones analizadas se aceptó la hipótesis nula para un nivel de significación α del 10% (prueba
dos lados), es decir, las dos muestras independientes pertenecen a la misma población y en consecuencia
fueron consideradas en el análisis como una sola.
La aplicación de una técnica de análisis regional de frecuencias (índice de crecientes) permitió incluir toda la
información disponible en el pedemonte mendocino.
A pesar de que todos los sensores se encuentran localizados en un área relativamente pequeña, y en
consecuencia se podría suponer que los registros son homogéneos, se decidió aplicar una prueba de
homogeneidad desarrollada por Langbein. Esta prueba se aplicó a todas las series de duraciones 5, 30, 60 y
120 minutos y los resultados obtenidos demuestran que las series se pueden considerar homogéneas, ya que
todos los valores están comprendidos entre las curvas límite.
El análisis regional de frecuencias requiere determinar la función de distribución para toda la región
homogénea. Existen numerosas técnicas para evaluar la bondad de ajuste, en este estudio se decidió utilizar
los diagramas de momentos L.
Se utilizaron los resultados obtenidos de la aplicación de la prueba de homogeneidad, para determinar si las
series ajustan a una VE1 o GVE. La prueba de homogeneidad exigió el ajuste de distribuciones VE1 o GVE
a todas las series de duraciones 5, 30 60 y 120 minutos. Con el propósito de investigar cuál de éstas era la
más apropiada se utilizó una prueba estadística potente para esta finalidad. En este trabajo se optó por la
distribución VE1 para ajustar la curva regional, para todas las duraciones analizadas.
Un tema relevante en el análisis de frecuencias es la selección del método de estimación de parámetros de la
función de distribución escogida, ya que distintas combinaciones Distribución - Método de Estimación (D/E)
no solamente producen estimaciones diferentes, sino que algunas producen estimaciones más eficiente y
robustas. El empleo del índice de crecientes combinado con GVE/momentos-L produce, para una región
homogénea, estimaciones más robustas y confiables que el ajuste de distribuciones de dos o más parámetros
a cada estación, principalmente cuando los registros son cortos. Por lo expuesto, se decidió utilizar este
método para estimar los parámetros de la distribución VE1 regional.
Los resultados de este estudio permiten estimar, para cualquier sensor de la red, las relaciones funcionales
IDF para duraciones de 5 a 120 minutos y períodos de retorno deseados y una IDF media para la región que
se adjunta.
En base a los hietogramas de 16 tormentas registradas en la Red Hidrometeorológica Telemétrica del INACRA y de 7 tormentas registradas en estaciones del SMN, se pudo obtener una distribución temporal media
que caracteriza a las tormentas de la región. Los mencionados hietogramas se transformaron a curvas de
precipitaciones acumuladas y se hicieron adimensionales, considerando los totales de precipitación y de
duración. Se realizó un análisis de regresión con varias expresiones, dando el mejor ajuste (R2= 0,9564) la
correspondiente a la función de densidad de probabilidades acumulada acotada en sus extremos (0;1)
conocida como BETA de dos parámetros
En base a los mapas de isohietas de 17 tormentas registradas en la Red Hidrometeorológica Telemétrica del
INA-CRA se pudo obtener una curva de decaimiento espacial (exponencial negativa) media que caracteriza a
las tormentas de la región.
5
Segundo Taller sobre Regionalización de Precipitaciones Máximas
DETERMINACIÓN DE LA RELACIÓN INTENSIDAD – DURACIÓN – RECURRENCIA
PARA LA CIUDAD DE LA RIOJA
Juan Francisco WEBER
Laboratorio de Hidráulica, Departamento de Ingeniería Civil, Fac, Reg. Córdoba, UTNl, Maestro M. López
esq. Cruz Roja Arg., Cdad. Universitaria - CP (X5016ZAA) - Córdoba, Argentina, [email protected]
RESUMEN.
Para diversos proyectos de obras hidráulicas, tales como vertederos, sistemas de drenaje, etc. como así
también en la zonificación de un sitio en base al riesgo hídrico, es necesario conocer tres propiedades que
caracterizan las precipitaciones máximas: intensidad, duración y recurrencia (o periodo de retorno). La
relación entre estas tres variables se debe deducir a partir de las observaciones de lluvias intensas durante un
periodo de tiempo suficientemente largo y representativo de los eventos extremos locales (Tucci, 1993).
Contar con las curvas i-d-T para un determinado sitio permite simplificar considerablemente los posteriores
trabajos de diseño hidrológico.
El presente trabajo tiene como objetivo determinar la relación intensidad – duración – recurrencia (idT) para
las lluvias máximas de la ciudad de La Rioja, República Argentina, a partir de los datos pluviográficos
recolectados por el SMM y actualmente disponibles en la APA (Weber, 2008).
La información pluviográfica disponible abarca un periodo discontinuo de 25 años hidrológicos, subdividido
en tres subperiodos: el primero, desde 1961 hasta 1978; el segundo, desde 1981 hasta 1989; y el tercero,
desde 1995 a 1998. Cabe destacar que si bien la información se extiende más allá de estos límites, debido a
la falta de completitud de algunos años la longitud efectiva de la serie fue reducida. Para caracterizar el año
hidrológico, se realizó un análisis de frecuencias de precipitaciones en función de cada mes.
Para asignar probabilidades de excedencia (y por tanto periodos de retorno) a las intensidades máximas
anuales, se siguió el procedimiento de las posiciones de graficación o posiciones de ploteo (Chow et al,
1994). Para ello se utilizó la fórmula de Weibull.
Se consideraron tres tipos de relaciones idT:
−
−
−
la fórmula de Sherman
la ecuación de Bogomazov y Petrov, aplicada sobre los logaritmos de las láminas
el modelo DIT (Caamaño y Dasso, 2003)
En particular, para la aplicación de este último, se realizó un análisis estadístico que permitió justificar la
aplicabilidad de la distribución lognormal a la serie considerada.
Se realizó un ajuste de los parámetros de los tres tipos de relaciones idT consideradas, a través de un
software de optimización desarrollado ad hoc. Los parámetros de calidad de ajuste considerados fueron: el
desvío estándar de la estimación y el coeficiente de determinación.
Se concluye que el modelo DIT es el más adecuado para representar la serie considerada, obteniéndose de
este modo los parámetros de una relación idT para la ciudad de La Rioja, de directo uso en problemas de
diseño hidrológico. Se muestran las importantes diferencias de las primeras dos fórmulas consideradas frente
a este último modelo, en particular para periodos de retorno altos. A su vez, se destaca la ventaja de ajustar
un modelo como el DIT de base estadística (Caamaño y García, 1999), lo cual permitiría en un futuro su
transposición a otras estaciones pluviométricas de la provincia.
REFERENCIAS
Caamaño Nelli, G., Dasso, C. (2003). Lluvias de Diseño. Universitas, Córdoba.
Caamaño Nelli, G., García, C. M. (1999). Relación intensidad-duración-recurrencia de lluvias máximas: enfoque a
través del factor de frecuencia – caso lognormal. Ingeniería Hidráulica en México, Vol. XIV, Num. 3, pags. 37-44.
Chow, V. T., Maidment, D. R., Mays, L. W. (1994). Hidrología Aplicada. Mc Graw Hill, Santa Fe de Bogotá.
Tucci, C. M. (1993). Hidrologia: Ciência e Aplicação. Editora da Universidade, UFRGS.
Weber, J. F. (2008). Determinación de la relación intensidad – duración – recurrencia para la ciudad de La
Rioja. Informe técnico – Universidad Tecnológica Nacional – Facultad Regional La Rioja. Convenio U.T.N.,
F.R.L.R. - Dir. Prov. de Vivienda y Urbanismo, Programa de Mejoramiento de Barrios II (1842/OC-AR).
7
ACTUALIZACION DE RELACIONES INTENSIDAD-DURACIÓN-FRECUENCIA (IDF)
DE LA CIUDAD DE RAFAELA
(PROVINCIA DE SANTA FE, ARGENTINA)
Juan Carlos BERTONI (1), Facundo Matías GANANCIAS MARTÍNEZ (1), (2), Juan Pablo BRARDA (1),(3),
Oscar TIBALDO(3), Cristian RUDOLF(3) y Luis VERGA(3)
(1) Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Universidad Nacional de Córdoba, (2) Becario
CONICET – Ministerio de Ciencia y Tecnología de la Provincia de Córdoba, (3) Dirección de Estudios y
Proyectos. Secretaría de Obras Públicas. Municipalidad de Rafaela
En el campo de la ingeniería hidrológica el estudio de curvas Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF) interesa
para el proyecto de obras hidráulicas menores tales como puentes, canales, alcantarillas, desagües urbanos,
etc.
En este trabajo se sintetizan las tareas realizadas con el fin de actualizar las curvas IDF correspondientes a la
ciudad de Rafaela (Santa Fe, Argentina) para duraciones comprendidas entre 5 min y 3 días y tiempos de
retorno entre 2 y 100 años. Se emplearon informaciones pluviométricas de la estación INTA Rafaela
(período 1930-2006) y registros pluviográficos (período 1970-2006). Fueron aplicadas doce distribuciones
estadísticas teóricas alternativas, ajustadas mediante seis métodos posibles de estimación de parámetros. La
selección del modelo se basó en el Error Estándar de Ajuste y en el gráfico sobre papel probabilístico,
resultando la distribución Generalizada Exponencial, con los parámetros ajustados por Máxima
Verosimilitud. Una única ecuación, con cuatro parámetros calculados por regresión múltiple (Mínimos
Cuadrados) representa la nueva familia de curvas IDF.
Un método de regionalización de curvas IDF, basado en datos provenientes de varias ciudades del territorio
argentino, fue utilizado para comparar los valores de intensidades obtenidos. También se analizaron las
curvas IDF de otras localidades de la región. En todos los casos se observó una buena adecuación general.
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ANÁLISIS DE LAS LLUVIAS MÁXIMAS DIARIAS EN LA REGIÓN CHAQUEÑA
Luís Olmos, Jesús Ibáñez, Daniel Farias.
Instituto de Recursos Hídricos, Fac. de Cs. Exactas y Tecnologías, UNSE- Av. Belgrano (S) 1912, (4200)
Santiago del Estero, Argentina - E-mail: [email protected] - [email protected] - [email protected]
INTRODUCCIÓN
Region Chaqueña
Region de Estudio
JUJUY
SALTA
FORMOSA
CHACO
TU
CU
MA
N
Debido a la carencia de información básica, se utilizan diversas
metodologías sintéticas para deducir el caudal de diseño en obras
hidráulicas de control cuyo período de retorno no supera los 50 años.
El trabajo consiste en poder presentar una expresión matemática por cada
subregión o un mapa con la distribución espacial de la lluvia máxima
diaria. Para lograr dicho objetivo, se evalúa la aplicación del método de
Índice de Creciente (I.C.)
La región de estudio es una parte de la llanura chaqueña que abarca casi la
totalidad de las siguientes provincias: Santiago del Estero (83 estaciones),
Formosa (35 estaciones) y Chaco (41 estaciones). Además una franja de la
provincia de Tucumán (con 18 estaciones), limítrofe con Santiago del
Estero y la parte centro este de la provincia de Salta (con 15 estaciones) y
Jujuy (con 9 estaciones). Las series de datos que están comprendidas entre
los años 1954 hasta el año 2006, trabajándose como mínimo con series de
25 registros.
CATAMARCA
SANTIAGO
DEL
ESTERO
LA RIOJA
SANTA FE
CORDOBA
Figura 1. Ub. Geográfica de estaciones estudiadas.
DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA DEL I.C.
Análisis de Frecuencias
El análisis de frecuencia hidrológicos (AFH) se baso en la serie del máximo anual (AMS), es decir, en el evento más grande en cada
año completo de registro.
Luego del proceso de validación de datos, se lleva a cabo el ajuste de una serie de cuatros funciones de probabilidad.
Que proporcionar la flexibilidad suficiente para representar los datos hidrológicos extremos (Olmos et al, 2006). Las funciones
utilizadas son: Log Normal de Tres Parámetros (LN3), Pearson III (P3), Log Pearson III (LP3) y General de Valores Extremos de
Tres Parámetros (GVE).
Para llevar a cabo la selección del modelo probabilístico se utiliza el índice Chi². Dicho índice para una serie de datos estimados con
un modelo teórico es:
N
(Oj − e j )
χ2 =
[1]
ej
1
∑
Dónde Oj y ej son los datos observados y estimados respectivamente. La aplicación
de este test da como resultado que la distribución de Valores Extremos Generalizada
es la que mejor ajusta.
Calculo de los Indices de Creciente
En primer lugar se determina el índice de creciente para cada estación en base a:
XTRj = PTRj/PMj para todo TR y jestaciones
[2]
PMj : P2,33 años de retorno
PTRj: la precipitación para 2, 5, 10, 20, y 50 años
Definidos estos índices, se definen las subregiones en base a los criterios siguientes
y que definen la división presentada en la Figura 2.
1) La región de estudio se sectoriza respetando la división de la llanura chaqueña
(Húmeda, Seca , Semiárida)
2) En una segunda etapa en función del índice climático de Demartone. Fig. 2.
IM = (P/T+10)
[3]
P: Precipitación Media Anual
T: Temperatura Media Anual
3) Usando la altimetría y su ubicación relativa con respecto a cordones orográficos o
la zona costera atlántica.
4) Por ultimo se uso el coeficiente de asimetría. Con estas subregiones y los
promedios de los índices para TR por subregión se determina la curva de frecuencia
o índice de creciente regional respectiva. La ecuación general ajustada es la (4) y los
parámetros de la misma por subregión se presenta en la Tabla 1.
PTRi
⎡
1 ⎞⎤
⎛
= a − b ⋅ ln ⎢ − ln ⎜1 −
⎟⎥
PMi
TR
⎝
⎠⎦
⎣
Tabla 1.- Parámetros por subregión
P a ra m e tro s
a
b
C o rre la .
P a ra m e tro s
a
b
C o rre la .
P a ra m e tro s
a
b
C o rre la .
P a ra m e tro s
a
b
C o rre la .
P a ra m e tro s
a
b
C o rre la .
P a ra m e tro s
a
b
C o rre la .
P a ra m e tro s
a
b
C o rre la .
[4]
Zona 1
Zona 2
Zona 3
0 ,8 5 0 0 9
0 ,8 2 2 7 8
0 ,7 5 3 7 8
0 ,2 6 1 4 9
0 ,2 8 5 2 1
0 ,3 9 2 5 9
0 ,9 9 9 9 7
0 ,9 9 8 7 7
0 ,9 9 8 4 1
Zona 4
Zona 5
Zona 6
0 ,7 6 7 2 5
0 ,8 1 8 4 1
0 ,8 9 7 8 8
0 ,3 7 1 4 6
0 ,3 1 4 3 1
0 ,2 4 1 0 4
0 ,9 9 8 4 2
0 ,9 9 9 8 5
0 ,9 8 4 4 2
Zona 7
Zona 8
Zona 9
0 ,8 7 9 4 7
0 ,7 9 7 5 7
0 ,8 5 6 0 4
0 ,2 2 5 3 2
0 ,3 3 7 7 6
0 ,2 6 3 3 6
0 ,9 9 8 4 7
0 ,9 9 9 8 9
0 ,9 9 9 1 4
Zona 10
Zona 11
Zona 12
0 ,8 0 6 1 7
0 ,8 3 9 5 6
0 ,8 2 3 5 4
0 ,3 2 6 3 1
0 ,2 8 7 7 6
0 ,3 0 7 6 2
0 ,9 9 9 9 5
0 ,9 9 9 5 9
0 ,9 9 9 9 7
Zona 13
Zona 14
Zona 15
0 ,8 0 4 0 6
0 ,8 4 0 1 6
0 ,8 5 9 5 0
0 ,3 3 8 7 9
0 ,2 7 1 1 4
0 ,2 5 7 0 1
1 0 0 ,0 0 0
0 ,9 9 9 9 4
0 ,9 9 9 1 7
Zona 16
Zona 17
Zona 18
0 ,7 9 1 9 7
0 ,8 1 7 2 4
0 ,8 9 1 4 2
0 ,3 3 6 5 6
0 ,3 0 7 2 3
0 ,2 0 4 5 7
0 ,9 9 8 9 3
0 ,9 9 9 8 3
0 ,9 9 8 7 9
Zona 19
Zona 20
Zona 21
0 ,8 2 4 2 5
0 ,7 9 2 1 0
0 ,8 1 9 3 9
0 ,2 9 1 0 1
0 ,3 3 4 0 7
0 ,2 9 8 3 5
0 ,9 9 9 5 7
0 ,9 9 8 5 0
0 ,9 9 9 5 0
Test de Homogeneidad Regional de Langbein
Para probar la homogeneidad de las subregiones seleccionadas se aplica el test de Langbein. El test consiste de los pasos siguientes:
A) Para cada estación se determina la precipitación para Tr de 10 y 2,33 años mediante su función de frecuencia ajustada.
B) Para cada estación se calcula el cociente entre estos valores y se promedia los mismos por subregión seleccionada.
C) Para cada estación se multiplica la P2,33 con el promedio de los cocientes para obtener una P10 corregida.
D) Con la función de frecuencia ajustada (GEV) de cada estación se determina el tiempo de retorno de la P10 corregida.
9
E) Se dibujan los Tr ajustados versus la longitud de registro de su estación (en años). Si los puntos están dentro de los límites de
confianza la subregión es homogénea. Los puntos fuera de estos límites no deben ser usados. (Ponce, 1994)
Los límites de confianza obtenidos se presentan en la Tabla 2 para una confiabilidad del 95% (Dalrymple, 1960) y los resultados
obtenidos se presentan en la Figura 3.
Tabla 2.- Limites de confianza para el test de Langbein
Limite de
confianza
inferior
1,2
1,85
2,8
4,4
5,6
6,5
7,7
8,3
n
(años)
5
10
20
50
100
200
500
1000
Limite de
confianza
superior
160
70
40
24
18
15,5
13
12
Test de Langbein- Zona 19
Periodo de Retorno (años)
1000
100
10
1
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Registros (nº)
Figura 2- Subregiones definidas para la regionalización
Figura 3 - Test de homogeneidad para la Zona 19
Regionalización la variable normalizada PM
El proceso de regionalización consiste en evaluar la
correlación de la variable normalizada PM, es decir la
precipitación para 2,33 años de recurrencia, en función de
algún atributo asociado a la precipitación que tenga una
distribución espacial. Una vez obtenida esa relación, se está en
condiciones de obtener la precipitación máxima diaria de
proyecto para cualquier punto de interés de la región en
estudio mediante PTR = XTR * PM.
En el caso particular la expresión utilizada para evaluar la
correlación de la precipitación normalizada en función de las
variables independientes normalizadas se presentan a
continuación y los resultados en la Tabla 3.
[5]
PTRI = A + B * Alt + C * X + D * Y
Tabla 3 – Parámetros de la ecuación de P2,33 por subregión
Parametros
A
B
C
D
Correla.
Parametros
A
B
C
D
Correla.
Parametros
A
B
C
D
Correla.
Parametros
A
B
Correla.
Zona 3 Parametros Zona 13 Zona 14 Zona 15
-5,9171574 9,36149754 7,07892719
A
-0,000992993 -0,010199498 0,068804709
B
-0,44145108 -4,66501269 29,3885831
-0,053042526 -2,17093015 -1,03893257
C
0,81471313 1,85625841 -29,87108123
1,03051769 1,92427298 -0,37019764
D
0,776
0,876
0,825
Correla.
0,6782
0,9082
0,9999
Zona 4
Zona 5
7,73903114 3,39667333 1,12937164
-6,19481893 5,54190562 15,52665986
A
-0,050857853 0,20747383 -0,29217879
-0,037285867 -0,10204709 0,24640678
B
-1,06883718 0,92791584 -0,74403286
-3,45465475 0,36772793 1,8603539
C
-0,33672492 -0,89437119 0,45541729
2,74607366 -0,73452027 -3,11495213
D
0,896
0,925
0,6986
Correla.
0,9213
0,6913
0,6054
Zona 7
Zona 8
Zona 1
Zona 2
-3,46056324 4,49661505 119,4268067
0,018925428 0,019039218 -1,24502486
-4,63618411 -15,66452108 -16,534197
-0,36282164 -0,26819152 -1,45583129
0,54585721
1,74513649 -2,95159578
0,5831279
1,49779797 4,43609249
0,7461
0,6291
0,931
Zona 10
Zona 11
Zona 12
-15,71664654 -18,7069145 1,19947062
0,22252998 -0,002923387 0,41566102
0,8325
0,6345
0,652
A
B
C
D
Correla.
Parametros
C
D
Correla.
-2,71190887 -2,52434086 -2,67888815
2,14966692 -0,12478498 -1,28264986
6,9379393
0,011222917 -3,51067812
-3,79913311 0,51981512
0,7772
Zona 10
6,99378864
0,6189
Zona 11
2,7384674
0,7172
Zona 12
2,07634769 1,56935552
-1,36158674 1,75420341 -0,97628967
0,8325
0,6345
0,652
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
*La función de probabilidad adoptar en la estimación de la PMD en la región seca de la llanura chaqueña es la GVE.
*El método del Indice de Creciente es de simple aplicación, pero para regionalizar se requiere de conocimiento de
S.I.G.
*El proceso de discretizar en un mayor número de subregiones, fue justificado con la comparación de la curva de
frecuencia regional general versus la de cada subregión, obteniéndose diferencias superiores al 10% a partir de períodos
de retorno de 5 años.
*Los coeficientes de correlación son muy buenos en la mayoría de los casos y aceptable en el resto, lo que indica la
bondad y robustez de la adaptación del método al estudio de lluvias máximas diarias.
*La obtención de expresiones que definan la distribución espacial de la PMD permiten a través de métodos sintéticos
(Bell, Chen, Fernandez, S.C.S.), previa transformación en lluvia máxima de 24 horas, obtener directamente las curvas
I-D-F para cualquier sitio de interés en la región de estudio.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
*Dalrymple (1960): Flood-Frequency Analysis; Manual of Hydrology; Part3: Flood-Flow Techniques; Geological
Survey Water-Supply Paper 1543-A
*Farías, G., Dessi, A., Maselli, F. y Crotti C. (2006): Integración de Series de Datos Satelitales y Climáticos para la
Definición de Areas Climáticamente Homogéneas en el Centro Nordeste de Argentina. Centro de Investigación,
Observación, Monitoreo territorial y Ambiental. Santa Fé, Argentina.
*Olmos L., Borsellino M. y Mattar M. (2.006) " Estudio de las Lluvias Máximas Diarias de la Pcia. de Jujuy" XXII
Congreso Latinoamericano de Hidráulica – C. Guayana, Venezuela.
Ponce, V.M. (1994): Engineering Hydrology – Principles and practices; Prentice Hall.
10
HERRAMIENTAS INFORMÁTICAS PARA LA VISUALIZACIÓN Y CÁLCULO DE
TORMENTAS DE DISEÑO EN LA PROVINCIA DE ENTRE RÍOS.
Eduardo A. ZAMANILLO, Gustavo R. LARENZE, María Josefina TITO, Martín M. PÉREZ, María Eugenia
GARAT.
Facultad Regional Concordia. Universidad Tecnológica Nacional. Salta 277. Concordia. Entre Ríos.
Teléfono / Fax: +54 345 421 4590. E-mail: [email protected], [email protected]
RESUMEN:
El objetivo de este trabajo es presentar las herramientas informáticas que permiten tanto la visualización
como el cálculo de tormentas de proyecto para períodos de retorno menores de 50 años que se presentan en
el Manual de Tormentas de Diseño para la Provincia de Entre Ríos.
En este sentido se presentan dos versiones de consulta: un Sistema de Información Geográfica (SIG) que
utiliza la plataforma ArcExplorer 2, y una versión en formato HTML.
También se presenta una aplicación que funciona en un entorno Excel con macros programadas en Visual
Basic, y que se utiliza como herramienta de cálculo para estimar la Precipitación Máxima Diaria, la relación
I-D-T y la distribución temporal de tormentas de distintas duraciones para cualquier coordenada geográfica
ubicada en el ámbito de la Provincia de Entre Ríos.
Palabras clave: cálculo tormentas de diseño, sistemas de información geográfica, relaciones I-D-T
11
PROPUESTA DE TORMENTA DE DISEÑO PARA EL ÁREA DEL GRAN ROSARIO.
E. ZIMMERMANN, G. RICCARDI, P. BASILE y C.V. LÓPEZ
CURIHAM - Centro Universitario Rosario de Investigaciones Hidroambientales. Facultad de Ciencias
Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario. Riobamba 245 bis (2000) Rosario.
Santa Fe. Argentina, e-mail: [email protected]
El presente trabajo tiene por objetivo estimar una tormenta de diseño compatible con las características
pluviométricas observadas en el área del sur santafecino. La propuesta incluye el análisis de información
pluvial regional, la estimación de hietogramas horarios, las condiciones precedentes de humedad y la
distribución espacial de la tormenta.
ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN PLUVIAL REGIONAL
En principio se observaron intensidades máximas asociadas a las principales lluvias convectivas observadas
en nuestra región en los últimos 15 años aproximadamente, las cuales produjeron severos procesos de
inundación en las diferentes localidades afectadas (Pergamino 1995, Rosario 1996, Cañada de Gomez 2001,
Serodino 2002, Chabas 2007, Alcorta, Melincué y Chovet 2008). Con dichas intensidades se elaboró una
curva empírica envolvente que superó en magnitudes de intensidades la curva IDR actualizada para Rosario.
La ecuación ajustada fue (r2=0.9255):
imáx = 527.19 D-0.3743 donde imáx se expresa en mm/h y la duración D en minutos.
También se realizó un análisis de series temporales pluviométricas en nueve estaciones del sur santafecino
detectando una tendencia creciente de los montos anuales de lluvia, aunque paralelamente no se detectó la
misma tendencia con las precipitaciones máximas anuales. Analizando las frecuencias de ocurrencia de
lluvia para los intervalos menores a 10 mm, entre 10 y 40 mm, 40 y 90 mm y mayores de 90 mm se detectó
un aumento de la frecuencia de lluvias entre 10 y 40 mm, causa principal del incremento anual observado.
Esto redunda en condiciones antecedentes más húmedas.
PROPUESTA DE HIETOGRAMA DE DISEÑO.
Se han contemplado dos hietogramas de diseño: (a) uno con la metodología clásica considerando una
tormenta de 5 días de duración, cuyas láminas diarias están distribuidas mediante el método de bloques
alternos y obtenidas mediante análisis estadístico convencional. La distribución sub-diaria está basada en
relaciones de láminas para distintas duraciones obtenidas de las IDR de Rosario; y (b) otro hietograma
obtenido con las intensidades máximas extraídas de la envolvente empírica mencionada anteriormente,
aplicando el método del bloque alterno. Se estimó un hietograma de 6 hs. de duración cuya precipitación
total fue de 349 mm.
PROPUESTA DE CONDICIONES ANTECEDENTES.
Con el fin de estimar las condiciones antecedentes a las tormentas registradas se consideró un índice de
precipitación antecedente (IPA), cuyo parámetro de decaimiento, variable estacionalmente, reflejó en buena
medida la extracción de humedad del perfil del suelo mediante evapotranspiración. Por otro lado, se
consideró una profundidad radicular representativa de las coberturas existentes y una variación del IPA
acotada en el entorno de la humedad del perfil para punto de marchitez permanente y saturación. Esto
permite asimilar el procedimiento, originalmente de base empírica, a un balance hídrico simplificado.
Incluso el valor del IPA refleja el grado de saturación cuando se lo relaciona con los límites de humedad
físicos.
Se determinaron valores de IPA para los días previos a las tormentas máximas anuales en cada estación
considerada (6 estaciones del sur santafecino con períodos de hasta 70 años de datos) y se realizó un análisis
estadístico de IPA, considerando esta variable con una distribución probabilística conjunta con la
precipitación de diseño. Considerando las tormentas de gran magnitud, superiores a los 200 mm, se
seleccionó una muestra de IPA para dichas tormentas y se consideró su distribución marginal.
Se han considerado para las lluvias de 10 años y 100 años de recurrencia dos situaciones de condiciones
antecedentes para corridas preliminares del modelo de transformación lluvia-caudal a utilizar: (a) una
moderada asociada a una recurrencia de dos (2) años y (b) una severa asociada a una recurrencia de veinte
(20) años.
PROPUESTA DE DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LA TORMENTA DE DISEÑO.
Se presenta un modelo estadístico de distribución espacial de tormentas basado en el uso de semivariogramas
(SV) típicos del área de estudio, los cuales se utilizan en la metodología de interpolación espacial de kriging.
12
Para la determinación de los mismos se tomó una muestra representativa conformada por 11 tormentas
registradas en 30 localidades, todas ubicadas en la cuenca del Arroyo Saladillo (Santa Fe, Argentina), en un
área de influencia aproximada de 3000 km2. Las tormentas, seleccionadas en el período 2002-2007, fueron
de cinco días de duración con una media areal ponderada superior a los 75 mm.
Se observó un patrón lineal de los SV para las tormentas medias diarias mayores a 35 mm y un patrón
exponencial para las tormentas menores. Los parámetros que definen los SV se relacionaron con las
precipitación media del evento obteniéndose una buena correlación. Esto permite pronosticar un
comportamiento espacial para la tormenta de diseño, asignando un patrón lineal para el SV, cuya pendiente y
ordenada al origen se obtienen a partir de la lámina de lluvia propuesta.
La confección del patrón espacial de la tormenta se basó, entonces, en la metodología de interpolación de
kriging considerando un decaimiento conforme al SV caracterizado por la lámina del foco de la tormenta, la
cual es estimada previamente.
13
ANALISIS DE FORMULAS GENERALIZADAS PARA LLUVIAS INTENSAS CON
APLICACIONES EN REGIONES DE SUDAMERICA
Hector Daniel FARIAS, Luis Alejandro OLMOS, Jesús Armando IBAÑEZ
Instituto de Recursos Hídricos, Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías, Universidad Nacional de
Santiago del Estero. Av. Belgrano (S) 1912, (4200) Santiago del Estero. Teléfono +54-385-4509563. Fax
+54-385-4222595. E-mail: [email protected]
En este estudio se presenta un análisis de las fórmulas generalizadas de Bell para lluvias intensas. A través de
la aplicación de funciones IDF ajustadas con datos observados en varias estaciones de diversas de Argentina
y Sudamérica, con una cobertura de varias sub-regiones climáticas importantes, se evalúan las capacidades
de esta fórmulación con sus parámetros originales, proporcionándose recomendaciones sobre las ventajas y
limitaciones para su aplicación, como los rangos de duraciones y de recurrencias. Asimismo se extiende el
análisis a varias zonas de Sudamérica. Posteriormente se analizan posibles variaciones de los parámetros con
un criterio regional, que permitan conseguir mejores ajustes para zonas definidas. Se encuentra que en la
mayoría de los casos el mejoramiento en las predicciones con parámetros reajustados resulta marginal en
relación a los resultados que se obtienen con la aplicación de las fórmulas de Bell sin alterar el valor de sus
parámetros originales. Los resultados indican que en aquellas regiones con déficir de datos pluviográficos la
aplicación de esta metodología puede constituir una alternativa aceptable para estimar las relaciones IDF,
siempre que se tengan en cuenta las limitaciones de la misma.
PALABRAS CLAVES: Lluvias Intensas, Curvas IDF, Argentina, Sudamérica.
14
EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE PRECIPITACIONES Y TORMENTA DE DISEÑO
APLICADOS A LA REGIÓN DEL VALLE INFERIOR DEL RÍO CHUBUT
Juan Serra, María Jesús Chachero
Departamento de Ingeniería Civil Hidráulica - Facultad de Ingeniería. Universidad Nacional de la Patagonia
San Juan Bosco. Trelew, Chubut, Argentina. Tel/Fax: +54 (0) 2965 428403 - [email protected],
[email protected] - [email protected]
El presente trabajo resume investigaciones y estado del arte en relación al régimen de precipitaciones y
análisis de tormentas en la región del Valle Inferior del Río Chubut, y sus aplicaciones a casos.
En la década del ’80, la antigua Dirección General de Estudios y Proyectos del Ministerio de Economía,
Servicios y Obras Públicas de la Provincia del Chubut (MESOP), se proponía la realización de estudios,
proyectos y obras de control de crecidas en diferentes urbanizaciones del Valle Inferior del Río Chubut.
Ciudades como Rawson, Gaiman, Trelew, Dolavon y Puerto Madryn presentaban riesgos crecientes de
inundaciones torrenciales por lluvias locales. Confluían a este riesgo la amenaza por crecidas de importantes
“cañadones” urbanos, cuyas características y magnitud eran escasamente conocidas, y la elevada
vulnerabilidad asociada, producto de la sostenida urbanización sin que medie una adecuada planificación y
gestión territorial.
En ese contexto se desarrolla un primer estudio de precipitaciones (Vicenty, 1984), con una serie disponible
de 10 años de datos (fajas pluviográficas) de la Estación Experimental del INTA en la ciudad de Trelew.
Basado en esta predicción de IDF se proyectaron en esa década diversas obras hidráulicas menores que
atendían a controlar efectos de crecidas en zonas urbanas.
En el período 1992-1995, el estudio de precipitaciones en la región del VIRCh es formalmente incorporado
en un proyecto de investigación (Serra et al, 95), que incluyó la revisión de la documentación original y el
método de análisis de tormenta, ampliando la serie a 14 años de datos, y el desarrollo de software de apoyo
apropiado para la producción de funciones PDR-IDR. Los resultados fueron oportunamente publicados en el
Congreso Nacional del Agua de La Plata en el año 1994 (Villegas et al, 1994).
Estos trabajos fueron base para el diseño de importantes obras de control de crecidas, entre las que se
destacan obras de defensas en el cañadón Dolavon, Cañadón del Parque Industrial de Trelew, Cuenco 2 de
Puerto Madryn y otras obras hidráulicas menores en el VIRCh. Se destaca también su aplicación en el
proyecto de investigación de ordenación de cuencas en el área aluvional comprendida entre el Dique
Florentino Ameghino y Boca Toma (Serra et al, 1998).
En Abril de 1998 ocurre un evento de características extraordinarias que abarca toda la región. La lluvia
caída alcanzó 230,1 mm en sólo 54 horas, (según datos del Servicio Meteorológico Nacional para la ciudad
de Trelew). Esta lluvia, caída en poco más de 2 días, es de una magnitud equivalente a la precipitación
normal de un año y medio. No menos impactante resultó la máxima lluvia en 24 horas (151mm). La
recurrencia de la tormenta estimada -en base a los estudios existentes -sin esta tormenta-, es de 170 años para
la máxima diaria, y de 300 años para la máxima en 18 horas.
En 1998 se revisan las ecuaciones de tormenta incorporando cinco años de datos, y esta tormenta en
particular. Para mejorar el ajuste se toman las distribuciones de duraciones menores a 24 horas
proporcionadas por la serie de datos pluviográficos de INTA Trelew, y se ajustan a las tormentas diarias
máximas del período 1933-1998 (SMN, Aeropuerto Trelew). La incorporación de estos nuevos datos
modifica sustancialmente las estimaciones de IDF, y de lluvias máximas diarias. Los resultados obtenidos
fueron de gran importancia para el diseño de nuevas obras de regulación, ajuste y rediseño de obras de
evacuación y obras de defensas construidas en el período 1998-2000. El último estudio de revisión y
actualización se efectúa en el año 2006, en el marco de otro proyecto de la misma línea investigativa (Serra
et al, 2007). El “Estudio de Precipitaciones en la ciudad de Trelew, su análisis estadístico y ecuación de
lluvia” (Chachero, 2006) provee el juste más reciente obtenido por métodos convencionales.
15
Intensidad-Duración-Recurrencia
250
2
200
Intensidad(mm/h)
5
10
150
25
50
100
100
200
50
500
0
10
20
30
60
120
180
360
720
1080
1440
Recurrencia (años)
Fig. 1. Curvas IDF para Trelew y área de influencia, región del Valle Inferior del Río Chubut (Chachero, 2006)
El mejor ajuste para este trabajo se ha obtenido separando en dos familias de curvas, correspondiendo un
primer grupo a duraciones hasta 120 minutos y el segundo para duraciones mayores a 120 minutos,
resultando:
i=
D<= 120 minutos:
141.36 ⋅ T 0.302
d 0.61n
i=
D>120 minutos:
136.45 ⋅ T 0.442
d 0.693
Las ecuaciones logradas contribuyen a mejorar el conocimiento que se tiene sobre el régimen de
precipitaciones en la región del VIRCh, su aplicación a casos y diseño de obras hidráulicas. En
investigaciones actuales, el proyecto procura avanzar en la caracterización espacial de las lluvias de diseño,
un estudio limitado por la disponibilidad de la información básica existente.
REFERENCIAS
Vicenty, Osvaldo (1984) “Estudio de Precipitaciones de la ciudad de Trelew”. Biblioteca de la DGEyP.
Inédito.
Serra J., Sainz Trápaga J. Malnero, A., Chachero, Villegas T. (1995) “Estimación de Crecidas en el Valle
Inferior del Río Chubut”. Informe Final. SCyT, UNPSJB.
Serra J., Sainz Trápaga J. Malnero, A., Chachero, Villegas T. (1998) “Ordenación del cuenco aluvional en e
área Dique Amgehino-Boca Toma y su impacto en el VIRCH”. . Informe Final. SCyT, UNPSJB.
Villegas J., Serra J., Ferraría S., Bulacio M. (1994) ”Estudio de Precipitaciones en el Valle Inferior del Río
Chubut”. SCyT, UNPSJB. Congreso Nacional del Agua, La Plata, 1994.
Serra J., Chachero J. J., Malnero H., Sainz Trápaga J., Ambrosio M., Kaless G. (2007) “Modelos físicos y
matemáticos de aplicación para el control de crecidas en ambientes torrenciales patagónicos”. SCyT,
UNPSJB.
Chachero M. J. (2006) “Estudio de Precipitaciones en la ciudad de Trelew. Análisis estadístico y ecuación de
lluvia”. SCyT, UNPSJB. PI 274.
16
REGIONALIZACIÓN DE
VARIABLES HIDROLÓGICAS
ESTIMACION DE CAUDALES MEDIANTE REGIONALIZACION HIDROLOGICA:
APLICACIÓN EN LA REGION SERRANA CENTRAL DE ARGENTINA
Facundo Matías GANANCIAS MARTÍNEZ (1), (2), Juan Carlos BERTONI (1)
(1) Instituto Superior de Recursos Hídricos – Universidad Nacional de Córdoba, (2) Becario CONICET –
Ministerio de Ciencia y Tecnología de la Provincia de Córdoba
La regionalización hidrológica explora al máximo las informaciones existentes, buscando estimar las
variables hidrológicas en lugares carentes de datos o bien donde los existentes resultan insuficientes por
cantidad o por calidad. Esta técnica permite explorar mejor las muestras puntuales y, en consecuencia,
mejorar las estimaciones de las variables; verificar la consistencia de las series hidrológicas; identificar la
falta de puestos de observación, etc.
En este trabajo se presenta la regionalización de caudales en la cuenca alta del Río Cuarto, un sistema
hidrológico serrano representativo de la provincia de Córdoba, Argentina. En la zona existen 7 estaciones
hidrométricas en un radio de 100 km, las cuales poseen registros de 22 a 43 años de datos. Las características
de homogeneidad regional fueron evaluadas siguiendo el procedimiento de los Trazos Multidimensionales
propuestos por Andrews en 1972, confirmándose que las regiones son hidrológicamente homogéneas.
Fueron aplicados diferentes métodos de regionalización: Avenida Índice, Estaciones Año, Box-Cox,
Regresión y Correlación Lineal y Técnica de Momentos Estandarizados de Probabilidad Pesada. La
comparación de resultados entre los caudales correspondientes a distintas recurrencias obtenidos por análisis
de frecuencia puntual en cada una de las estaciones y por regionalización mostró comportamientos dispares,
dependientes de la calidad de la información básica. En varios casos el error de estimación no superó el 5%,
considerado satisfactorio para los fines perseguidos.
18
REGIONALIZACIÓN DE PARÁMETROS DEL PREDICTOR DIT
Gabriel CAAMAÑO NELLI, Clarita M. DASSO, Laura COLLADON y Andrea RICO
CONICET – CIRSA, INA
El modelo DIT (Caamaño Nelli y García, 1999) permite la predicción estadística de intensidades medias
máximas (i) de lluvias extremas de distintas duraciones (d) y recurrencias (T), a través de un algoritmo que
vincula las tres variables en una sola expresión analítica. Se basa en la hipótesis de distribución Lognormal de
las láminas máximas anuales de cualquier duración y en la estimación algebraica del factor de frecuencia
normal. Representa una superficie tridimensional continua que puede transponerse mediante la técnica de
zonalización. El modelo presenta cuatro parámetros, dos de los cuales, A y C, incorporan los rasgos locales de la
lluvia diaria, mientras que B y q responden a características zonales. Ha sido empleado para estimar láminas de
diseño en más de 150 estaciones de lluvia de la Provincia de Córdoba, para rangos de 5 a 1440 minutos de
duración.
El objetivo de este estudio es calibrar el modelo DIT y regionalizar sus parámetros con la finalidad de
verificar su extrapolabilidad a regiones de características climáticas disímiles. La metodología consiste en
generar grillas i-d-T a partir de funciones empíricas (Sherman, Bell y otras) ajustadas en distintas localidades
del país, sobre las cuales calibrar los parámetros del DIT. Los resultados esperados consisten en mapas de
isolíneas de los valores hallados para cada parámetro que permitan visualizar el comportamiento regional de
los mismos en la zona central y noreste del país.
19
EFECTOS METODOLOGICOS Y RESULTADOS DE LA REGIONALIZACIÓN DE
PRECIPITACIONES MÁXIMAS PARA LA PROVINCIA DE ENTRE RÍOS
Eduardo A. ZAMANILLO, Gustavo R. LARENZE, María Josefina TITO, Martín M. PÉREZ, María Eugenia
GARAT y Patricia C. GÓMEZ.
Facultad Regional Concordia. Universidad Tecnológica Nacional.Salta 277. Concordia. Entre Ríos. Teléfono
/ Fax: +54 345 421 4590. E-mail: [email protected], [email protected]
Se presenta información de base imprescindible para la planificación territorial y para el diseño y operación
de obras de infraestructura relacionadas con los recursos hídricos en la Provincia de Entre Ríos.
Se describe la metodología y los resultados obtenidos de recopilar, analizar y procesar los registros existentes
en estaciones pluviométricas de la provincia de Entre Ríos, provincias vecinas y la República Oriental del
Uruguay, para regionalizar las precipitaciones máximas diarias.
Se discuten los criterios para seleccionar las estaciones representativas, realizar el ajuste estadístico y los
mapas de precipitaciones máximas para períodos de retorno de 2, 5, 10, 20 y 50 años y duraciones de uno,
dos, tres y cuatro días. Se analiza el impacto en los resultados de utilizar distintas distribuciones estadísticas
teóricas (Gumbel, Log-Normal, GEV, Pearson) y longitudes de registro de 20, 25, 30, 40 y 50 años. Se
utiliza el Criterio de Información de Akaike y los errores cuadráticos medios en la variable y la frecuencia
para seleccionar la distribución de mejor ajuste local y regional.
Se presentan específicamente los mapas regionalizados mediante el uso de la distribución de GEV y el
método del Índice de Creciente. Se vinculan las relaciones intensidad-duración-recurrencia existentes con los
resultados de la regionalización de máximos diarios con el objeto de estimar intensidades para duraciones
menores a un día en zonas donde no existe registro pluviométrico ni pluviográfico en la Provincia de Entre
Ríos. Se muestran los resultados de aplicar dos metodologías alternativas para estimar el patrón de
distribución temporal de tormentas intensas: el Método de Pilgrim, Cordery y French y el Método de los
Bloques Alternos.
PALABRAS CLAVES: Regionalización, precipitación máxima, diseño hidrológico, análisis frecuencia,
relaciones I-d-T
20
REGIONALIZACIÓN DE LLUVIAS INTENSAS DE LA REPÚBLICA ARGENTINA
Gustavo Alberto DEVOTO
Universidad Católica Argentina, Facultad de Ciencias Fisicomatemáticas y de Ingeniería. Avda. Alicia
Moreau de Justo 1500 – (1107) Buenos Aires. Fax: 4314-5633. [email protected]
Argentina es un país con un territorio extenso y poca población lo cual sumado a una generalizada falta de
interés por la medición hidrometereológica, hace que la escasez de datos sea casi una constante a la hora de
encarar proyectos de ingeniería civil. Esta situación es particularmente crítica cuando de precipitaciones
intensas se trata.
Nuestro país tiene un gran desarrollo longitudinal y está emplazado como una cuña entre dos océanos. La
barrera orográfica de la cordillera de los Andes impide de un modo eficaz la advección de vapor de agua
desde el Pacífico en la zona de los vientos del oeste, mientras que el agua precipitable sobre el centro y norte
de Argentina proviene del Atlántico y en menor grado de la parte noreste del continente Sudamericano.
Estas características físicas y geográficas inciden en la gran variabilidad espacial que presentan las
precipitaciones medias anuales en nuestro territorio.
Sin embargo la variabilidad espacial resulta ser menor cuando tratamos con precipitaciones intensas, porque
estos fenómenos atmosféricos extremos de corta duración, caracterizados por sus valores máximos anuales,
están gobernados en definitiva por la capacidad de la atmósfera de producir precipitaciones severas en breves
lapsos, proceso éste puramente estocástico y de valores extremos en el que no interviene la frecuencia de
días de lluvia. Como consecuencia de ello, los valores que resultan son menos dependientes de la
localización y de consideraciones climatológicas particulares, lo cual favorece su regionalización.
Se propone aquí un método para la estimación de las curvas Intensidad Frecuencia Duración (I-D-F) en la
República Argentina para aquellas localidades sin información que se apoya en 4 mapas con isolíneas de
medias y coeficientes de variación para las precipitaciones intensas de 1 y 12 horas de duración y adopta a la
función de distribución de Gumbel para la caracterización estocástica de las lluvias extremas.
El método es de aplicación en el cálculo de las crecidas de diseño de obras de drenaje urbano y el
dimensionamiento de alcantarillas y de puentes viales o ferroviarios emplazados sobre cursos fluviales de
cuencas pequeñas sin registros de aforos.
21
USO DE IMÁGENES SATELITALES Y
DE RADAR PARA ESTIMAR
CAMPOS DE PRECIPITACIÓN
PREVISIÓN DE TORMENTAS INTENSAS CON RADAR
José Luis MACOR
Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Universidad Nacional del Litoral. Ciudad Universitaria, 3000
Santa Fe, Argentina
La población mundial mantiene un crecimiento sostenido, concentrándose principalmente en las áreas
urbanas de los litorales fluviales y franjas costeras continentales. La ocupación de zonas de alto riesgo
hídrico, la falta o deficiencia de sistemas de alerta y previsión hidrometeorológica y de gestión integrada de
cuencas, entre otras acciones antrópicas, agravan las consecuencias de los eventos naturales extremos,
produciendo impactos ambientales cada vez más severos. A esto hay que sumar el efecto del cambio
climático global, el cual juega un rol preponderante en la generación de tormentas intensas e inundaciones de
magnitud.
A menudo, cuando se habla de alerta hidrometeorológico se presume un plazo de varios días, suficientes para
desplegar los medios necesarios para prevenir y mitigar posibles daños. Sin embargo, ciertos fenómenos
atmosféricos se caracterizan por ser altamente intensos y tener un tiempo de vida relativamente corto, así
como una variabilidad espacial y temporal muy importante. La producción de escurrimiento debido a lluvias
intensas sobre áreas urbanas o cuencas con fuertes pendientes, puede traducirse en anegamientos o crecidas
repentinas, en cuyo caso se impone la necesidad de una previsión inmediata de la precipitación.
En general, los campos de nubes y de precipitación son difíciles de simular a través de modelos climáticos o
meteorológicos, dado que éstos trabajan con escalas espacio- temporales relativamente grandes, en relación a
las celdas de tormenta y por lo tanto la lluvia es esencialmente parametrizada. Por lo tanto, los fenómenos
meteorológicos extremos resultan difícilmente pronosticables por dichos modelos.
La detección y el monitoreo de la evolución de estos fenómenos mediante redes pluviométricas online,
resultan poco precisos debido a la baja densidad de distribución de los aparatos de medición. Además, la
interpolación de mediciones puntuales no refleja la verdadera situación hidrometeorológica.
El uso de imágenes satelitales permite ver el desarrollo nuboso de las tormentas, pero por la orbita en que se
encuentran los satélites de uso meteorológico, dichas imágenes abarcan áreas muy extensas que no permiten
la observación de las celdas convectivas generadoras de altas intensidades de lluvia.
Los radares meteorológicos tienen la ventaja de suministrar información sobre reflectividad de lluvia (que
puede ser transformada en intensidad), con una alta resolución espacial y con intervalos de tiempo entre
escaneos del radar que permiten la identificación de tormentas y el monitoreo de la evolución de los campo
de nubes y de precipitaciones.
A partir de esta información espacio-temporal detallada, resulta importante desarrollar un modelo de
previsión que estime la evolución de las tormentas detectadas. Esto tiene una importancia capital, dado que
utilizando la previsión estimada como entrada a modelos hidrológicos, se puede hacer previsión hidrológica
inmediata, estableciendo niveles de agua y caudales en puntos de interés particular, lo cual permitirá tener un
panorama más preciso a los tomadores de decisión.
El departamento de Hidrología de la FICH investiga el desarrollo de un modelo de previsión, que conformará
una herramienta importante en vista a la implementación de sistemas de alerta inmediata, teniendo en cuenta
las situaciones de emergencia hídrica que se presentan, principalmente en las zonas muy pobladas, y que en
general coinciden con áreas de alto riesgo hídrico.
A partir de la instalación de un RADAR meteorológico en la Estación Experimental del INTA de Paraná y la
correspondiente Terminal en el ámbito de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas de la Universidad
Nacional del Litoral, esta línea de investigación tiene por objetivos abordar la teledetección de
precipitaciones severas mediante RADAR, profundizando su conocimiento y buscando mejorar las técnicas
de estimación y previsión de lluvias a corto plazo.
Para ello se prevé implementar un modelo escalar de previsión basado en las técnicas desarrolladas por
Macor (2007), las que se apoyan en las propiedades multiescalares de las imágenes de RADAR
meteorológico, utilizando multifractales. Los métodos multifractales tienen la ventaja de requerir un número
limitado de parámetros que tienen una significación física fuerte y pueden ser fácilmente evaluados. Desde el
punto de vista de la previsión podemos decir que estas técnicas tienen en cuenta la dinámica fuertemente no
lineal de las celdas de precipitación.
23
La aproximación multifractal puede ser percibida como un método que combina las ventajas de la
aproximación determinista y los métodos estadísticos de tratamiento de imágenes. En efecto, respetando las
simetrías de escalas de las ecuaciones de gobierno de la dinámica atmosférica, los modelos de cascada
permiten simular sobre una gran gama de escalas espaciales y temporales, campos de nubes y precipitación,
generando una jerarquía de estructuras con una variedad de tamaños, duraciones, intensidades y velocidades
de desplazamiento.
La metodología a utilizar corresponde a una previsión estocástica particular: se determina el pasado del
generador de la cascada y se utiliza su memoria para la generación de la previsión. El interés de esta
metodología es que facilita previsiones conformes a la ley de pérdida de predicibilidad. En este tipo de
previsiones de lluvia la resolución espacio-temporal se degrada siguiendo en general una ley de potencia
(Schertzer et al.,2004; Macor, 2007).
Esta línea de investigación se encuadra en los lineamientos surgidos de diversas reuniones científicas y
simposios internacionales (III Early Warning Conference, Bonn, 2006; Declaración de Zaragoza, Zaragoza,
2006, etc.) donde ha quedado plasmada la necesidad de progresar en el plano científico y técnico sobre
sistemas de vigilancia y alerta hidrometeorológica inmediata, haciéndose hincapié en la previsión de lluvias
intensas.
24
EL USO DE PRODUCTOS DE LA TELEDETECCIÓN SATELITAL Y DEL MODELADO
NUMÉRICO DEL MOVIMIENTO ATMOSFÉRICO EN LA REGIONALIZACIÓN DE
PRECIPITACIONES MÁXIMAS.
Daniel BARRERA
CONICET / Universidad de Buenos Aires / Universidad Nacional del Litoral
La transposición de un evento extremo de precipitación a otras localidades de una región puede lograrse
mediante una ecuación que relacione la precipitación máxima con variables explicativas atmosféricas tales
como el agua precipitable, el punto de rocío y diversos índices de inestabilidad convectiva.
En esta presentación se analizarán las posibilidades actuales de contar con campos de algunas de estas
variables, a partir de la información que brindan las imágenes y sondeos satelitales, y los sistemas de análisis
numérico que combinan datos aerológicos con salidas de modelos de predicción del tiempo.
Se analizará asimismo la posibilidad de ajustar los valores observados de un evento extremo de
precipitación, mediante el uso de técnicas satelitales de estimación de lluvia de origen convectivo.
25
EVOLUCIÓN ESPACIAL Y
TEMPORAL DE LAS
PRECIPITACIONES
HIETOGRAMAS PARA DISEÑO HIDROLÓGICO: CLASIFICACIÓN Y EMPLEO
REGIONAL
Ezequiel MASCUKA, Gabriel CAAMAÑO NELLI, Laura COLLADON
CIRSA, INA- CONICET
El interés de inferir la distribución en el tiempo de una lluvia máxima predicha radica en su efecto sobre la
crecida de proyecto que produce. La búsqueda de patrones de precipitación verosímiles ha originado un
amplio surtido de técnicas de estimación, cuya comprensión hace necesario ordenar la diversidad de
enfoques antes de analizar sus ventajas.
La altura de agua caída y las variables que expresan su desarrollo cronológico (como posición y tamaño
relativo del pico de intensidad) son aleatorias e interdependientes. Por ende, la verdadera recurrencia de una
lluvia en su totalidad (monto y estructura temporal) debe provenir de una función de densidad de
probabilidad conjunta.
No obstante, la práctica habitual consiste en estipular la recurrencia y la duración del suceso y servirse de
una relación i-d-T determinada para valorar la intensidad. El patrón de fraccionamiento se deduce por
separado, como si fuese un canon independiente de la magnitud.
En la diferencia de ambos planteos se basa la clasificación de hietogramas de diseño, en estadísticos y
determinísticos, que aquí se presenta, cuyo desglose abarca las numerosas opciones propuestas.
Esta tipificación permite discernir los procedimientos que han sido pensados para una estación (aunque sus
resultados pueden ser extrapolados) de los que son intrínsecamente regionales. Estos últimos se sitúan en la
clase de los determinísticos y en la familia de los adimensionales.
La exposición concluye describiendo brevemente algunos métodos regionales como ser los de Lin et al.
(2004, 2007).
27
COMPARACIÓN DE TÉCNICAS DE SÍNTESIS DE HIETOGRAMAS PARA DISEÑO
Gabriel CAAMAÑO NELLI, Clarita M. DASSO, Ezequiel MASCUKA
CONICET – CIRSA, INA
Se suele asumir que sintetizar eventos históricos es el modo de deducir la distribución temporal más realista
de lluvias de diseño. Sin embargo, los inconvenientes de las técnicas de este tipo inducen a analizar si
procedimientos distintos, de manejo más conveniente, son aptos para sustituirlas. A tal fin, se debe adoptar
un prototipo sintético, frente al cual comparar los hietogramas de otra índole. Esto choca con el problema de
que cada método de síntesis conduce a un patrón diferente. El objeto del presente trabajo fue explorar si es
lógico considerarlos equivalentes. El examen se efectuó en 4 estaciones del centro de Argentina, sobre 4
duraciones de lluvia y condujo a establecer que:
¾ Los métodos de síntesis denominados Distribución Acumulada (Huff, 1967) y Ordenamiento de
Intervalos (Pilgrim et al., 1969) conducen a resultados análogos sólo incidentalmente.
¾ En cuanto a la posición del pico o al perfil completo del hietograma, la mayor aproximación se da
normalmente cuando en el método de Huff se usan probabilidades de no excedencia altas.
¾ Por el tamaño relativo de la moda de la distribución (% de la precipitación en el percentil de máxima),
los mejores acoples aparecen para niveles de probabilidad superiores aún.
¾ En pocos casos la mayor paridad ocurre para la mediana muestral, que es el valor recomendable. Por
tanto, si la predicción efectuada por una técnica fuese correcta, la debida a la otra distaría de serlo, al
alejar mucho la recurrencia de la lluvia de diseño de la asumida, que es la de la lámina.
¾ Aún en el caso del porcentaje ideal (en cuanto a la semejanza en su conjunto), la correlación es baja y no
se pueden compendiar los gráficos de los dos métodos de síntesis explorados.
¾ Como los hietogramas tipo de Huff y Pilgrim et al. son patrones distintos, sin concordancia esencial
entre si, no existe un prototipo único para evaluar resultados de técnicas de otra índole.
APROXIMACIÓN DE HIETOGRAMAS SINTÉTICOS POR INTENSIDAD INSTANTÁNEA
Gabriel CAAMAÑO NELLI, Ezequiel MASCUKA
CIRSA, INA- CONICET
Cuando se trata de predecir la progresión temporal de futuras precipitaciones, numerosos autores opinan que
la síntesis de hietogramas de eventos reales es el procedimiento más convincente. Si se asume este criterio, la
bondad de cualquier otro prototipo que se proponga debe medirse por su semejanza con una distribución
sintetizada. Sin embargo, se ha comprobado que los procedimientos de síntesis conducen a formas muy
disímiles, de modo que no hay un único paradigma a emular.
Por otra parte, existen técnicas que extraen el hietograma tipo de la función intensidad-duración-recurrencia
(i-d-T), algunas de las cuales presentan ventajas apreciables. Tal es el caso del método de Intensidad
Instantánea (II), cuyo resultado brinda: a) coherencia automática con la función intensidad-duraciónrecurrencia de la cual proviene; b) una función continua; c) menor demanda de datos (i-d-T en vez de
eventos históricos, no siempre disponibles); d) cálculo menos engorroso y propenso a errores y e) una
expresión analítica de la distribución, si se conoce la ecuación i-d-T.
En este trabajo, los hietogramas de II provenientes del modelo DIT (para 4 duraciones de lluvia en 4
estaciones) se comparan con los de síntesis propuestos por Pilgrim et al. (1969) y Huff (1967), así como con
una versión combinada de ambos. A falta de un patrón de contraste, el objetivo no es juzgar el estándar de
Intensidad Instantánea, sino evaluar si puede considerarse representativo de alguna de las demás alternativas
ensayadas. El análisis se basa en un Coeficiente de Pico (para calificar la semejanza de empinamiento) y en
el Coeficiente de Determinación (para valorar el parecido general de las formas). La función objetivo a
maximizar, producto de estos coeficientes, indica que los hietogramas de II presentan una correlación débil
con los generados según Pilgrim et al. y según Huff, pero son razonablemente análogos a la combinación de
ambos.
28
ABATIMIENTO ESPACIAL TEMPORALMENTE DISTRIBUIDO DE LÁMINA
PRECIPITADA EN CUENCAS DE MONTAÑA
Carlos Gastón CATALINI 1, Gastón Gil MONTERO1, Carlos Marcelo GARCÍA 1, Gabriel CAAMAÑO NELLI 2
1
Universidad Católica de Córdoba – Facultad de Ingeniería – EHCPA . 2 Centro de la Región Semiárida del
Instituto Nacional del Agua, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas - Universidad
Nacional de Córdoba.
Camino a Alta Gracia 7 1/2, Córdoba, República Argentina. E-mail: [email protected]
Usualmente las obras hidráulicas se dimensionan en función del evento crítico que deberán soportar,
denominado creciente de proyecto. Si los registros de caudal son insuficientes para deducirla, se la estima
con modelos de transformación lluvia-escorrentía, alimentados con un patrón sintético local de precipitación,
que se extrapola a toda la cuenca.
La extrapolación areal de la lámina, para obtener la lluvia de diseño entrante, implica reducir el valor dado
por la relación intensidad-duración-recurrencia de una estación de referencia, ya que el máximo estimado no
se producirá simultáneamente en todo el sistema.
Dicha corrección se efectúa mediante funciones del área de aporte y la duración de lluvia, deducidas de
tormentas intensas. Aunque las mismas no suelen considerar la distribución temporal del decaimiento
durante el acontecimiento de un evento.
METODOLOGIA
La precipitación media areal (PMA), es definida como el producto entre la precipitación en el estación
núcleo (máximo observado para duraciones de 30 minutos), P0 = f(d,T), por el coeficiente de decaimiento
espacial , CDE = f´(d,A), siendo d la duración del intervalo de lluvia, T su recurrencia y A el área a la que se
extrapolará la lámina local. El coeficiente de decaimiento espacial (CDE) usualmente puede ser obtenido a
través de tablas, ecuaciones o gráficos que lo vinculan con la duración total del evento y el área de la cuenca.
Actualmente dentro del equipo de investigación EHCPA (Estudios Hidrológicos en Cuencas Pobremente
Aforados de la Facultad de Ingeniería de la UCC), se encuentra trabajando mediante el empleo de un Sistema
de Información Geográfica, (IDRISI – Los Andes) con el cual a partir de la cartografía básica digitalizada,
de la ubicación espacial de cada una de las estaciones pluviométricas y de la información proveniente de las
mismas la cual es tabulada según el formato compatible con el SIG generándose una base de datos.
Con dicha base de datos se genera un vector, es decir, a cada estación (punto con coordenadas geográficas de
la estación) se le asigna un valor correspondiente a la altura de lámina registrada. Posteriormente se interpola
el vector, obteniéndose una imagen raster de la lámina de precipitada para un determinado intervalo de
tiempo dentro del evento bajo análisis (adoptándose 30 minutos). Pero esta interpolación no se limita al
contorno de la cuenca sino que se incluyen estaciones adyacentes. Luego se superponen la imagen
correspondiente al área de la cuenca con la obtenida en el paso anterior. Y por último con la composición
anterior se puede obtener una distribución de frecuencia de los valores de cada uno de los pixel dentro de la
cuenca y de esta distribución el valor de atenuación espacial.
La Figura 1 permite observar parte del análisis realizado para un evento en particular y para dos intervalos de
tiempo subsecuentes, por último la Figura 2 permite comparar el hietograma observado para el evento bajo
análisis y el valor del CDE observado, como regla general se ha detectado una tendencia a valores bajos del
CDE, para duraciones bajas, y una mayor uniformidad espacial para eventos de larga duración.
29
Figura 1. Mapas de Isohietas y Coeficiente de Decaimiento Espacial. Evento del 27 de Diciembre de 2007.
Duraciones indicadas en la figura
Figura 2. Hietograma medio areal observado y coeficiente de distribución espacial observado para cada
intervalo de tiempo. Evento del 27 de diciembre de 2007
30
CAMBIOS DE TENDENCIAS EN LA PRECIPITACIÓN DE DOS ESTACIONES
REPRESENTATIVAS DE LA PRADERA PAMPEANA ARGENTINA
Andrés C. RAVELO, Roberto E. ZANVETTOR y Ricardo IRASTORZA
Facultad de Ciencias Agropecuarias, UNC, C.C. 509, 5000 Córdoba
En lo que va del siglo los valores pluviometricos en amplias zonas del planeta continuan mostrando una
tendencia errática, manifestada ya en décadas anteriores. Numerosos autores han estudiado los cambios
pluviométricos utilizando largas series de datos, y para algunos lugares se han encontrado tendencias claras.
En Canadá, Shen (1999) detectó un incremento de aproximadamente 10% en la precipitación media anual
durante los últimos 80 años. Se han informado incrementos para el período 1942-1991, en Méjico (Reyes
Coca, 1994) y en Australia (Coughlan, 1991).
La Argentina ha mostrado una tendencia similar para la segunda mitad del siglo XX. En algunos trabajos
(Sierra et al., 1994; Perez et al., 1999; Casagrande et al., 2000) se reporta una tendencia positiva durante
dicho período. Ravelo et al. (2002) identificaron una tendencia positiva para series de precipitaciones
anuales en la provincia de Córdoba durante el período 1931-2000. Para este mismo período, Ravelo et al.
(2004) zonificaron la región pampeana argentina según tendencias de series pluviométricas y determinaron
una netamente positiva (registrada en una zona que abarca el norte de la región y otra que comprende el sur
de Córdoba, este de La Pampa, oeste y sur de Buenos Aires) y una nula o ligeramente positiva determinada
para una gran superficie que se extiende desde el sudeste de Córdoba hacia el sudeste de Buenos Aires.
El objetivo de este trabajo fue analizar dos estaciones representativas de dichas tendencias, incorporando las
precipitaciones registradas en los años transcurridos durante el presente siglo.
MATERIAL Y MÉTODOS
El estudio se realizó sobre la base del trabajo de Ravelo et al. (2004), en el cual se analizaron datos
pluviométricos de 25 estaciones meteorológicas de la región pampeana argentina. En dicho artículo se
destacaron dos casos representativos: uno de tendencia positiva muy marcada — General Pico — y otro de
tendencia ligeramente negativa —Rosario. En el presente estudio se incorporaron los datos del período 20012007 para las citadas estaciones.
Se estableció la tendencia para el período 1931-2007 mediante el programa Infostat (UNC, 2002) y se realizó
el ajuste de la serie por regresión lineal. Se determinó la significancia del coeficiente de regresión, o
pendiente de la recta de ajuste, mediante el test t de Student; la variabilidad interanual fue establecida
mediante un coeficiente de variabilidad
expresado en porcentaje (Snedecor & Cochran, 1974).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El promedio de precipitaciones del período 2001-2007 para General Pico muestra un descenso, mucho mas
marcado que en la década anterior. Por el contrario, en Rosario el promedio de ese período presenta un
importante aumento. Consecuentemente, si se comparan los periodos 1931-2000 y 1931-2007 se comprueba
que ha disminuido la tendencia positiva para General Pico, mientras que la de Rosario cambia el signo de la
tendencia, que ahora es ligeramente positiva.
CONCLUSIONES
Tanto General Pico como Rosario fueron elegidas oportunamente como representativas de tendencias
netamente positivas y neutras, respectivamente. Paradojicamente, los valores incorporados, correspondientes
a los últimos 7 años, muestran una disminución en las precipitaciones en General Pico y un incremento en
Rosario. Esto significa una alteración en las tendencias: atenúa la pendiente positiva de aquélla y modifica el
signo en esta última.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
- Casagrande, G.; G. Vergara; E.M. Sierra y S. Pérez, 2000. Tendencias de las precipitaciones (1921-1998) en el centroeste de la provincia de La Pampa (Argentina). Anales VIII Reunión Argentina de Agromet.. Mendoza, Argentina
- Pérez, S.; E.M. Sierra; G. Casagrande y G. Vergara, 1999. Cambios en el régimen de precipitaciones del oeste de la
Región Pampeana Argentina 1921-1998. Anais II Reunio Latinoamericana de Agrometeorología, Florianópolis, Brasil.
- Ravelo, A.C.; R.O. Irastorza y L.E. Luque, 2002. Variabilidad de la tendencia en series pluviométricas de la provincia
de Córdoba (Argentina). Rev. Arg. de Agrometeorología, 2 (1):69-74.
31
- Ravelo, A.C.; R.O. Irastorza y R.E. Zanvettor, 2004. Zonificación de la región pampeana argentina según tendencias
de series pluviométricas (1931-2000). Rev. Arg. de Agrometeorología, 3-4: 85-90.
- Salinger, M.J., 1992. Rainfall trenes in New Zealand and outlying islands, 1920-1990. New Zealand Meteor. Service.
33 pp.
- Shen, S.S. 1999. An assessment of the change in temperatura and precipitation in Alberta. Science and
Techology Branch, Environ. Sci. Div., Alberta. 19 pp.
- Sierra, E.M.; R.H. Hurtado y L. Spescha. 1994. Corrimiento de las isoyetas anuales medias decenales en la región
Pampeana. 1941-1990. Rev. Fac. Agr., 14(2): 139-144.
- Snedecor, G.W. and W.G.Cochran, 1974. Statistical Methods. The IOWA State University Press. Ames,
Iowa. U.S.A. 507 pp.
- Universidad Nacional de Córdoba, 2002. Infostat versión 1.1. Estadística y Diseño, Fac. C. Agropecuarias. Córdoba.
32
CLASIFICADOR Y GENERADOR DE LLUVIAS SINTÉTICO USANDO REDES
NEURONALES ARTIFICIALES.
Oscar Raúl DÖLLING, Eduardo A. VARAS
Facultad de Ingeniería, Univ. Nacional de San Juan
Varios autores han propuesto procedimientos para distribuir la magnitud total de la lluvia en función del
tiempo, con el fin de producir histogramas representativos para las tormentas de diseño. Este trabajo
generaliza resultados anteriores de análisis de regionalización y caracterización de lluvias, planteando una
formulación matemática que incorpora redes neuronales artificiales para clasificar tormentas y generar
hietogramas de diseño para un lugar de interés sin mediciones de lluvia, en un entorno de simulación
continua.
Los resultados muestran la capacidad de la red neuronal para representar un espacio tridimensional de
interpolación del porcentaje de lluvia acumulada en función de tres dimensiones principales que son el
identificador de Grupo de tormenta; el porcentaje de duración acumulada de la lluvia y la Probabilidad de
Excedencia asociada a la tormenta. Esta habilidad de generalizar conceptos permite la complementación de
información en casos de datos escasos. Este potencial es importante en el ámbito de las ciencias hidrológicas,
especialmente en países latinoamericanos que sufren de falta de datos hidrológicos debido a la escasez de
recursos financieros.
PALABRAS CLAVE: Tormentas de diseño – Redes Neuronales Artificiales – Simulación continua Hietogramas probabilísticas.
33
ANÁLISIS DE LA INFLUENCIA DE LA CORRELACIÓN ENTRE LA INTENSIDAD Y LA
DURACIÓN SOBRE LA FORMA DE LA FUNCIÓN DE DENSIDAD DE
PROBABILIDADES DE LA ALTURA DE PRECIPITACIÓN
Rafael SEOANE (1,2,3) Alejandra VORNETTI (2)y Mónica GELMI(2)
1) Instituto Nacional del Agua (INA). 2) Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
(UNCPBA) 3) Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET).
El objetivo de este trabajo es estudiar los efectos de la correlación entre las variables intensidad y duración
sobre la función de densidad de probabilidades y los momentos de la altura de la precipitación para distintas
escalas de tiempo.
Las expresiones de la función de densidad y los dos primeros momentos de la altura de precipitación se
deducen a partir de la función de densidad de probabilidades bivariada propuesta por Gumbel (1960) que
incluye la correlación entre la intensidad y la duración de los eventos de precipitación.
La metodología desarrollada se aplica en la cuenca del arroyo Tapalqué, provincia de Buenos Aires, que se
caracteriza por una llanura con leves ondulaciones. El área de la cuenca estudiada es de 1560 km2 y la
precipitación media para el período 1988-1997 es 900 mm. Los meses seleccionados para este análisis son
los comprendidos entre octubre y abril que es cuando se producen las mayores precipitaciones y crecidas.
Los parámetros de la función de densidad de probabilidades de Gumbel se estiman para series de
precipitación observada en diferentes pluviómetros localizados en la cuenca del arroyo Tapalqué, en escalas
horaria y diaria.
En esta etapa se estima el intervalo de confianza del coeficiente de correlación para las distintas series
estudiadas. Los resultados obtenidos muestran que el coeficiente de correlación es significativamente distinto
de cero para la serie observada en escala de tiempo horaria. El efecto de incluir el coeficiente de correlación
entre la intensidad y duración sobre la forma de la función de densidad bivariada se muestra gráficamente.
Los resultados de aplicar las nuevas expresiones deducidas a la serie de precipitación observada en escala
horaria, muestran la importancia de incluir la correlación para preservar los momentos de primero y segundo
orden de la altura de precipitación. Estos resultados indican que los momentos de altura de precipitación
estimados bajo la hipótesis de independencia sobreestiman los valores históricos, mientras que el nuevo
modelo se ajusta mejor a los datos observados.
El ajuste gráfico obtenido con la función de distribución acumulada de la altura de precipitación que incluye
la correlación entre la intensidad y la duración es mejor que el obtenido bajo la hipótesis de independencia.
Para cuantificar la calidad del ajuste se utilizaron los estadísticos de Kolmogorov-Smirnov y Cramer von
Mises que miden las distancias entre la función de distribución acumulada estimada con el modelo de
Gumbel y la distribución empírica. Ambas distancias indican que la función de distribución que incluye la
correlación está más cerca de la distribución empírica.
También se analiza el ajuste de la función de densidad de probabilidades teórica al conjunto de
observaciones, superponiendo la función de densidad ajustada y el histograma de los datos. Gráficamente se
observa que el ajuste alcanzado con la función de densidad de probabilidades de la altura de precipitación
que incluye la correlación entre la intensidad y la duración, es mejor que el obtenido bajo la hipótesis de
independencia.
Con el propósito de estudiar la influencia que la expresión de la función bivariada tiene sobre los momentos
de la altura de precipitación, se comparan las estimaciones de los dos primeros momentos de la serie
histórica observada en Boconó, Venezuela, con los estimados usando dos modelos: el de Córdova y
Rodríguez Iturbe (1985), que utiliza una función de densidad de probabilidades bivariada propuesta por
Nagao y Kadoya (1971), y el considerado en este trabajo con las nuevas expresiones deducidas usando la
función de densidad bivariada de Gumbel (1960).
Los resultados indican que el desvío estándar de la altura de precipitación estimado utilizando la función
bivariada propuesta por Gumbel es más cercano al estimado con los datos observados que el estimado con la
función bivariada de Nagao y Kadoya, para un coeficiente de correlación distinto de cero, mientras que la
media es del mismo orden que el valor estimado con los datos observados para ambos modelos.
34
VARIABILIDAD DE LA PRECIPITACION PUNTUAL EN EL AREA DEL GRAN S. M. DE
TUCUMÁN
Hugo Roger PAZ, Roberto Ricardo LAZARTE SFER
Laboratorio de Construcciones Hidráulicas – Universidad Nacional de Tucumán, Maciel 150 – Yerba Buena
– Tucumán. Tel: (0381) – 4354834 Mail: [email protected] ; Junín 665 – 2ºB – (4000) S.M. de
Tucumán. +54 381 4304081. [email protected]
RESUMEN
La precipitación puntual de la tormenta de diseño es el valor de precipitación máxima a considerar que cae
en algún punto de la cuenca y se obtiene a partir del estudio estadístico-probabilístico de una serie de valores
extremos de lluvia medidos en algún punto de la zona bajo estudio.
En el caso del área del Gran San Miguel de Tucumán se obtiene la lámina de lluvia puntual a partir de la
relación Intensidad-Duración-Recurrencia desarrollada con registros pluviográficos y pluviométricos de la
estación meteorológica El Colmenar (EEAOC). Se utiliza dicha I-D-R pues aporta la serie mas larga de
registros (1942-1993).
Dado que el análisis de frecuencia realizado para obtener la I-D-R se hizo sobre extremos históricos
registrados en El Colmenar, es necesario evaluar si estos son representativos de los extremos históricos del
Gran San Miguel de Tucumán. Las tormentas presentan una gran variabilidad espacial en la precipitación,
siendo poco probable que si uno cuenta con un solo pluviómetro dicho máximo sea registrado, por el
contrario, se puede tener precipitaciones puntuales aún mayores en otros puntos sin registro.
Atendiendo a lo expuesto se plantea la necesidad de estudiar la representatividad de los valores puntuales
obtenidos a partir de la I-D-R de El Colmenar al ser aplicados a una cuenca con un área importante. Se
plantea conocer los valores finales de una nueva relación I-D-R con base en la de El Colmenar que pueda ser
aplicable a las grandes áreas que conforman las cuencas del Gran San Miguel de Tucumán. El estudio
correspondiente se desarrolla como parte de un proyecto de investigación del Consejo de Investigaciones de
la Universidad Nacional de Tucumán.
Se trabaja con registros pluviométricos de distintas fuentes de manera de realizar un análisis geoestadístico
que permitirá conocer la relación entre los extremos medidos en El Colmenar y los medidos en los restantes
puntos de registro disponibles. Los resultados obtenidos hasta la fecha muestran que los valores puntuales
aplicables a grandes áreas son mayores a los obtenidos de la relación I-D-R de El Colmenar y valida las
hipótesis del estudio.
El resultado del presente proyecto será una herramienta fundamental de diseño hidrológico para el Gran San
Miguel de Tucumán, aplicable a todos los proyectos de ingeniería que impliquen la aplicación de modelos
precipitación-caudal.
PALABRAS CLAVES: Precipitación puntual, grandes cuencas, variabilidad
35
EVENTOS PARA DISEÑO HIDROLÓGICO: INTERVALOS DE MÁXIMA INTENSIDAD
ANUAL
Carlos Marcelo GARCÍA1, Gabriel Eduardo CAAMAÑO NELLI2 y Clarita María DASSO2
(1) Laboratorio de Hidráulica – FCEFyN Carlos Paz, Córdoba, Argentina.. (2) Consejo Nacional de
Investigaciones Científicas y Técnicas (Centro de la Región Semiárida - Instit.Nac.del Agua). Vª Carlos Paz,
Córdoba, Argentina.
Las obras de ingeniería destinadas a conducir, regular o sortear cursos superficiales de agua o a contrarrestar
sus efectos indeseados se dimensionan en función de la magnitud del evento crítico que deberán soportar.
Éste se expresa como una crecida hipotética, la “Creciente de Proyecto”, deducida estadísticamente de las
mediciones previas de descarga. Cuando los registros históricos son insuficientes para tal fin, como es
habitual, la creciente de proyecto se estima a través de modelos de transformación lluvia-escorrentía y de
tránsito, alimentados con un patrón sintético de lluvia, maximizado a nivel de la cuenca de aporte. Esta
entrada al sistema hidrológico se denomina “Tormenta de Diseño” y está constituida por tres elementos: 1º)
La “lámina de lluvia local”, 2º) Su distribución temporal y 3º) Su atenuación espacial.
La lámina local es la esperada en un punto del espacio, asumido como centro del fenómeno. Se infiere de un
análisis estadístico sobre la intensidad media (i) de las lluvias máximas anuales observadas, para
combinaciones de duración (d) y recurrencia (T) dadas, de la siguiente manera: Desplazando un lapso de
duración prefijada a lo largo de los registros de cada año hidrológico se ubica el valor máximo de lluvia.
Asignando una frecuencia empírica, como la Weibull a cada dato de la serie de máximos anuales, se obtienen
luego ternas i-d-T. La función que resulta del ajuste gráfico o analítico de éstas permite estimar la lámina o
la intensidad media para valores de duración y recurrencia establecidos por el proyectista.
Como la variación espacial y temporal de intensidad en la tormenta define la forma de la crecida que genera,
para repartir en el tiempo y espacio la intensidad media se pone en juego los dos otros elementos de la
tormenta de diseño (su distribución temporal y su atenuación espacial) los cuales se estimar a partir del
análisis de tormentas históricas intensas.
Aunque haya que establecer condiciones mínimas (de separación, intensidad media, lámina total) para
considerar las tormentas como intensas, así como criterios para agrupar (por duración y/o posición del pico)
hietogramas de características similares, y esto introduce subjetividad en el procedimiento, es práctica común
emplear estas tormentas sintéticas para distribuir espacial y temporalmente la lámina extraída de las
relaciones i-d-T. No se advierte, al hacerlo, la incompatibilidad de ambas herramientas. En efecto, no hay
razón para que los intervalos móviles, usados al obtener la función intensidad-duración-recurrencia,
coincidan con la persistencia real de una tormenta, pudiendo cubrir una pequeña porción de ésta, englobarla
junto a un período sin lluvia o agrupar más de un evento.
Para subsanar la inconsistencia descrita, en este estudio se realiza el análisis espacial y temporal sobre el
mismo lapso, d, en que se estima la intensidad media, llamado “Intervalo de máxima anual” (IMA). Es
decir, los eventos en que se basa el análisis estadístico no son ya las tormentas intensas, sino los intervalos de
máxima anual. Los hietogramas de diseño (con su atenuación espacial), además de coincidir en el tiempo con
la lámina a distribuir, representarán entonces los patrones históricos observados.
Un contraste de resultados muestra la distorsión global de las distribuciones temporales y espaciales
generadas al procesar una serie pluviográfica con la metodología habitual.
36
INDICE
TORMENTAS DE DISEÑO CON DATOS ESCASOS – CASO DE BARILOCHE ........................2
ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE VALORES EXTREMOS DE PRECIPITACION EN EL ÁREA
METROPOLITANA BUENOS AIRES ..............................................................................................3
TORMENTA DE PROYECTO PARA EL GRAN MENDOZA ........................................................5
DETERMINACIÓN DE LA RELACIÓN INTENSIDAD – DURACIÓN – RECURRENCIA
PARA LA CIUDAD DE LA RIOJA ...................................................................................................7
ACTUALIZACION DE RELACIONES INTENSIDAD-DURACIÓN-FRECUENCIA (IDF) DE
LA CIUDAD DE RAFAELA(PROVINCIA DE SANTA FE, ARGENTINA) ..................................8
ANÁLISIS DE LAS LLUVIAS MÁXIMAS DIARIAS EN LA REGIÓN CHAQUEÑA .................9
HERRAMIENTAS INFORMÁTICAS PARA LA VISUALIZACIÓN Y CÁLCULO DE
TORMENTAS DE DISEÑO EN LA PROVINCIA DE ENTRE RÍOS. ...........................................11
PROPUESTA DE TORMENTA DE DISEÑO PARA EL ÁREA DEL GRAN ROSARIO. ...........12
ANALISIS DE FORMULAS GENERALIZADAS PARA LLUVIAS INTENSAS CON
APLICACIONES EN REGIONES DE SUDAMERICA ..................................................................14
EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE PRECIPITACIONES Y TORMENTA DE DISEÑO
APLICADOS A LA REGIÓN DEL VALLE INFERIOR DEL RÍO CHUBUT ...............................15
ESTIMACION DE CAUDALES MEDIANTE REGIONALIZACION HIDROLOGICA:
APLICACIÓN EN LA REGION SERRANA CENTRAL DE ARGENTINA .................................18
REGIONALIZACIÓN DE PARÁMETROS DEL PREDICTOR DIT .............................................19
EFECTOS METODOLOGICOS Y RESULTADOS DE LA REGIONALIZACIÓN DE
PRECIPITACIONES MÁXIMAS PARA LA PROVINCIA DE ENTRE RÍOS ..............................20
REGIONALIZACIÓN DE LLUVIAS INTENSAS DE LA REPÚBLICA ARGENTINA ..............21
USO DE IMÁGENES SATELITALES Y DE RADAR PARA ESTIMAR CAMPOS DE
PRECIPITACIÓN ..............................................................................................................................22
PREVISIÓN DE TORMENTAS INTENSAS CON RADAR ..........................................................23
EL USO DE PRODUCTOS DE LA TELEDETECCIÓN SATELITAL Y DEL MODELADO
NUMÉRICO DEL MOVIMIENTO ATMOSFÉRICO EN LA REGIONALIZACIÓN DE
PRECIPITACIONES MÁXIMAS. ....................................................................................................25
HIETOGRAMAS PARA DISEÑO HIDROLÓGICO: CLASIFICACIÓN Y EMPLEO REGIONAL
............................................................................................................................................................27
COMPARACIÓN DE TÉCNICAS DE SÍNTESIS DE HIETOGRAMAS PARA DISEÑO ...........28
APROXIMACIÓN DE HIETOGRAMAS SINTÉTICOS POR INTENSIDAD INSTANTÁNEA .28
ABATIMIENTO ESPACIAL TEMPORALMENTE DISTRIBUIDO DE LÁMINA
PRECIPITADA EN CUENCAS DE MONTAÑA ............................................................................29
CAMBIOS DE TENDENCIAS EN LA PRECIPITACIÓN DE DOS ESTACIONES
REPRESENTATIVAS DE LA PRADERA PAMPEANA ARGENTINA ....................................31
CLASIFICADOR Y GENERADOR DE LLUVIAS SINTÉTICO USANDO REDES
NEURONALES ARTIFICIALES. ....................................................................................................33
ANÁLISIS DE LA INFLUENCIA DE LA CORRELACIÓN ENTRE LA INTENSIDAD Y LA
DURACIÓN SOBRE LA FORMA DE LA FUNCIÓN DE DENSIDAD DE PROBABILIDADES
DE LA ALTURA DE PRECIPITACIÓN ..........................................................................................34
VARIABILIDAD DE LA PRECIPITACION PUNTUAL EN EL AREA DEL GRAN S. M. DE
TUCUMÁN ........................................................................................................................................35
EVENTOS PARA DISEÑO HIDROLÓGICO: INTERVALOS DE MÁXIMA INTENSIDAD
ANUAL ..............................................................................................................................................36
37

Carátula cuadernillo.cdr - Universidad Católica de Córdoba

Transcripción

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